Latar Belakang Analisis Data Jadwal Kuliah dengan Graph-Based Clustering.

1 Universitas Kristen Maranatha BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Perkembangan yang pesat dalam teknologi pengumpulan dan penyimpanan data membuat data yang cukup besar dapat terakumulasi dengan mudah. Mengambil informasi yang berguna dari data tersebut pun menjadi hal yang sangat menantang. Teknik atau alat tradisional dalam mengolah data juga tidak dapat digunakan karena besarnya ukuran dari kumpulan data. Banyak data tersimpan dalam berbagai bidang seperti bisnis, obat-obatan, dan ilmu pengetahuan. Data mining diperlukan untuk melakukan pengolahan data dengan jumlah yang banyak dan besar. Data mining adalah teknologi yang menyatukan teknik tradisional dalam menganalisis data dengan algortima yang canggih untuk memproses data Tan, Steinbach and Kumar 2006. Data mentah yang jumlahnya banyak dan besar tidak hanya didiamkan, tetapi melalui proses data mining data tersebut dapat menghasilkan informasi yang berguna. Data mining membuka kesempatan mengetahui sesuatu yang baru dari data yang lama, dengan cara yang baru. Metode graph-based clustering adalah salah satu metode data mining yang fleksibel. Metode ini dapat digunakan untuk data yang sifatnya tidak teratur atau bahkan data yang teratur, untuk data yang memiliki kesamaan atau tidak memiliki kesamaan antara satu dengan yang lainnya Tan, Steinbach and Kumar 2006. Dataset yang memiliki hubungan antar instance salah satunya adalah data jadwal. Data jadwal memiliki hubungan dari segi waktu dan tempat. Data jadwal dapat difokuskan lagi kedalam berbagai macam data salah satunya adalah data penjadwalan kuliah. Data penjadwalan kuliah adalah data jadwal setiap mata kuliah yang ada pada periode tertentu. Data tersebut menyediakan hari dan jam dimana mata kuliah akan dijalankan, dosen yang mengajar, tempat, dan informasi lain seperti jumlah sks setiap mata kuliah, semester mata kuliah, dan jenis mata kuliah. Graph-based clustering yang dapat dilakukan terhadap data penjadwalan Universitas Kristen Maranatha kuliah. Hasil clustering dapat melihat pengelompokan yang terjadi terhadap jadwal dan juga ruangan. Hasil tersebut dapat digunakan untuk pengambilan keputusan di masa depan dalam pembuatan jadwal kuliah.

1.2. Rumusan Masalah